KI-gestützte Bestellprognose

Diesen Beitrag habe ich ursprünglich für die Fachpresse geschrieben. Er erscheint in den kommenden Wochen in mehreren Fachmagazinen der Back- und Lebensmittelbranche. Weil die Fragen dahinter für Handwerksbetriebe generell gelten, nicht nur für Bäckereien, teile ich ihn hier in voller Länge.

Der Markt wächst schneller, als viele Betriebe ihn einordnen können

Kaum ein Thema wird in der Backbranche derzeit so intensiv diskutiert wie KI-gestützte Bestellprognose. Mehrere Anbieter versprechen, mit KI Retouren zu senken und Lebensmittelverschwendung zu reduzieren, teils mit Genauigkeitsversprechen von 95 Prozent und mehr. Was dabei oft zu kurz kommt: Nicht jede KI-Lösung passt zu jedem Betrieb, und nicht jeder Anbieter verfolgt die gleichen Ziele wie der Betrieb, der die Software am Ende nutzt.

Aus eigenen Gesprächen mit Bäckereien in meiner Beratungspraxis kann ich das bestätigen. KI-gestützte Tools wurden vielerorts bereits ausprobiert, aber nicht immer für gut befunden. Ein Punkt fällt dabei besonders oft: Betriebe nutzen heute meist mehrere unterschiedliche Systeme nebeneinander, eines für die Bestellprognose, ein anderes für die Pflichtdokumentation, ein drittes für Schulungen. Diese Insellösungen sprechen nicht miteinander, und niemand behält so leicht den Überblick.

Zwei fundamental unterschiedliche Geschäftsmodelle

Wer sich den Markt genauer ansieht, erkennt schnell ein Muster: Die bekannteren Anbieter sind fast ausnahmslos mit Venture Capital finanziert, also mit Geld von Investoren, die eine klare Erwartung an Wachstum und Skalierung haben. Das ist zunächst weder gut noch schlecht, hat für die einzelne Bäckerei aber eine praktische Folge: Wer auf Investorenkapital aufgebaut ist, muss standardisieren. Eine Software, die in Tausenden Filialen gleichzeitig laufen soll, kann nicht für jeden Betrieb individuell angepasst werden. Genau dort, wo es für einen inhabergeführten Betrieb mit eigenen Besonderheiten am wichtigsten wäre, kann eine Standardlösung deshalb unpassend sein.

Die Frage, die zu selten gestellt wird: Wem gehören die Daten?

Jede Bestellprognose-Software benötigt historische Verkaufsdaten. Diese Daten sind hochsensibel, sie zeigen im Grunde das gesamte Geschäftsmodell eines Betriebs. Bei cloudbasierten Lösungen werden sie an einen externen Server übertragen. Wo genau liegen diese Daten? Wer hat Zugriff? Was passiert, wenn der Anbieter übernommen wird oder sein Geschäftsmodell ändert? Diese Fragen gewinnen an Relevanz, seit der EU AI Act ab dem 2. August 2026 auch für kleinere Betriebe verbindliche Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen stellt.

Ein Punkt wird dabei häufig übersehen: Selbst ein Serverstandort in Deutschland ist keine Garantie. Viele KI-Anwendungen nutzen im Hintergrund Dienste großer US-Anbieter wie OpenAI, Anthropic oder Microsoft, oft ohne dass das für den Betrieb klar ersichtlich ist. Über den US CLOUD Act kann die US-Regierung sich Zugriff auf Daten verschaffen, die von einem US-Unternehmen verarbeitet werden, unabhängig davon, wo der Server physisch steht.

Ein anderer Ansatz: lokal, individuell, aus einem System

An genau diesen Punkten setzt ein anderer Ansatz an, den ich in meiner Beratungspraxis zunehmend auch bei mittelständischen Handwerksbetrieben als Anforderung beobachte: KI-Systeme, die lokal beim Betrieb laufen und sich an den Betrieb anpassen, nicht umgekehrt. Ein Beispiel, mit dem ich mich in den vergangenen Monaten intensiv beschäftigt habe, ist CI4U, an dem ich als Mitgründer und CSO beteiligt bin. Das System läuft wahlweise vollständig auf der eigenen Infrastruktur des Betriebs und wurde inzwischen von einem reinen Bestellprognose-Werkzeug zu einem System erweitert, das Bestellprognose, Pflichtdokumentation, Mitarbeiterschulung und Teamzugang an einem Ort zusammenführt, statt in mehreren Insellösungen zu verteilen.

Was das für die Praxis bedeutet

Vier Fragen lohnen sich vor jeder Anbieterentscheidung:

• Wo werden meine Daten verarbeitet, und kann ich das nachvollziehen?
• Wie viel Anpassung an meinen Betrieb ist tatsächlich möglich, und wie schnell?
• Muss ich für jede Aufgabe ein eigenes System pflegen, oder laufen Bestellung, Dokumentation und Schulung zusammen?
• Was passiert mit meinen Daten, wenn sich das Geschäftsmodell des Anbieters ändert?

Am Ende sollte die Entscheidung nicht davon abhängen, welcher Anbieter die größte Marktpräsenz hat, sondern davon, welcher Ansatz zum eigenen Betrieb tatsächlich passt.

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